Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
エージェントワークフロー
Repomix を使ってコードリポジトリ全体を、AI が扱いやすい単一ファイルにパッケージ化します。カスタマイズ可能な包含／除外パターンによるコードベースのパッケージ化、複数形式（XML、Markdown、プレーンテキスト）での出力、ファイル構造とコンテキストの保持、トークン数のカウントによる AI 利用の最適化、ファイル形式やディレクトリによるフィルタリング、カスタムヘッダーと要約の追加が可能です。AI 分析用のコードベースのパッケージ化、LLM コンテキスト用のリポジトリスナップショット作成、サードパーティライブラリの分析、セキュリティ監査の準備、ドキュメント用コンテキストの生成、不慣れなコードベースの評価に使用します。
要件設計ワークフロー——あらゆる創造的な開発作業（新機能、新コンポーネント、動作変更、API/DB 設計）を始める前に必須。要件のトリアージ、並行探索、一問ずつの明確化、敵対的検証、2〜3 案の比較によって、アイデアを完全な設計に磨き上げ、spec を書き出して writing-plans に引き継ぐ。ユーザーが特定の機能や変更の納品を明確にしている場合（機能開発、API/DB 設計、動作変更、技術選定の実装）に発動する。純粋な Q&A、テスト実行、設計の余地がない小さなバグ修正・小調整には適さない（quick-fix を使用）。アイデアが固まっておらず、やるかどうかも決まっていない場合は先に exploring を使う。
PDCA ワークフローにおける実行時検証の厳格な規律です。AI が環境内で検証を実行し、決定性と安全性を考慮したうえで、シミュレーションより実環境を優先します。人によるチェックリストを既定の方法にしてはいけません。まず実行を試み、差し替え可能な検証プロバイダー（プロジェクトのスクリプト／スキル → 共有機能スキル）を解決し、真に越えられない境界に達した場合のみ、理由を明示して人に引き継ぎます。バグ修正や機能開発など、ワークフローの検証・確認段階で、検証をどこで誰が実行するか、また十分かどうかを判断するために使用します。PDCA ホストは frontmatter の依存関係を通じて参照します。トリガー — 「环境验证」「真实环境验证」「真机验证」「真机测试」「模拟环境验证」「AI 验证」「验证分层」「验证充分性」／runtime verification、environment verification、real vs simulated。確認で UI を開く場合は、保存済みの空でないスクリーンショットを提示します。UI を伴わない確認では不要です。completion-evidence-discipline（証拠の鮮度）や runtime-evidence-debug（デバッグ計測）の別名として扱わないでください。
既存のスキルの読みやすさと流れを改善する — 文言を引き締め、冗長性を除き、構造を修正し、セクション間で矛盾する指示を解消する — ことで、人間にもそれを実行するエージェントにも従いやすくする。長さを削るのは副次的な結果であり目的ではない。重要な詳細を含むために長いスキルは長いままでよい。スキルをその場で編集し、何をなぜ変更したかを報告する。ユーザーがスキルの "clean up"、"simplify"、"tighten"、"refactor"、"improve the flow/structure" を求めるとき、それが "too long"、"bloated"、"cumbersome"、"hard to follow"、"has conflicting instructions" だと言うとき、または別のスキル（例：skill-improver）がクリーンアップ対象として指摘したときに使用。スキルが読みやすいか、やりすぎていないかについて第二の意見が欲しいときにも使用。
Claude Code スキルに対して評価パイプラインを実行し、トリガー精度、ワークフローの正確性、出力品質をテストする。executor、grader、comparator、analyzer のサブエージェントを起動して並列評価を行う。eval_metadata.json、grading.json、フィードバックレポートを生成する。ユーザーが "eval skill"、"test skill"、"run evals"、"evaluate skill"、"skill evals"、"test skill quality"、"run skill tests"、"skill evaluation" と言ったときに使用する。
自律型 AI エージェントをオンチェーンのエージェント経済に参加させるための完全な提出フロー。EVM ウォレットの作成、所有者への gas の要求、Base/Ethereum/BNB 上での ERC-8004 アイデンティティ NFT の登録、x402 決済機能の統合、インデックス化と USDC 報酬のための AgentBeat への提出をエージェントに案内する。エージェントがウォレットを必要とする場合、オンチェーンに登録したい場合、x402 決済を有効にしたい場合、または AgentBeat に提出したい場合に使用する。
Zed エディタの設定エキスパート。settings.json、keymap.json、tasks.json、AI/エージェントパネルのセットアップ、LLM プロバイダーの設定、言語サーバーのチューニング、テーマ、フォント、外観、git 連携、ツール権限、ルールファイル、MCP サーバーを支援します。Zed の JSON 設定フォーマット、キーバインドのコンテキストシステム、タスク変数、エージェントプロファイルに精通しています。Zed の設定、キーバインドのセットアップ、LLM プロバイダーの追加、外観のカスタマイズ、言語サーバーの設定、タスクのセットアップ、Zed 設定のトラブルシューティングを行うときに使用します。キーワード：zed, zed editor, settings.json, keymap.json, tasks.json, keybinding, theme, font, appearance, agent panel, LLM provider, language server, LSP, formatter, linter, git panel, tool permissions, MCP, rules, inline assistant, task runner
AIエージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツールです。ページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの撮影、データ抽出、Webアプリのテストなど、ウェブサイトとのやり取りが必要な場合に使用します。「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータを取得する」「このWebアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」などの依頼や、プログラムによるウェブ操作が必要なタスクで起動します。
トークン効率の良いエージェント読み込みのための必須のエージェント検出システム。Claude は ~/.claude/agents/ または .claude/agents/ から直接エージェントを読み込む代わりに、このスキルを使用しなければならない。search および get ツールによる遅延読み込みを提供する。使用場面: (1) ユーザーのタスクが専門エージェントの知見の恩恵を受ける可能性がある場合、(2) ユーザーが利用可能なエージェントについて尋ねる場合、(3) 従来エージェントを使用していた複雑なワークフローを開始する場合。このスキルは、すべてのエージェントを事前に読み込む場合と比べてコンテキストウィンドウの使用量を約 95% 削減する。
Claude Agent SDK（TypeScript および Python SDK）の中心的権威。SDK のインストール、認証（Anthropic キー、Bedrock、Vertex）、セッションと再開、セッションのフォーク、ストリーミングモードと単一モード、カスタムツール、権限（allowedTools、disallowedTools、permissionMode）、MCP 統合、システムプロンプト（CLAUDE.md、appendSystemPrompt、outputStyle）、コスト追跡、TODO 追跡、構造化出力、ホスティングパターン、プラグイン、SDK ブランディングガイドラインを扱う。カスタムエージェントの構築、SDK オプションの設定、SDK の問題のトラブルシューティングを支援する。公式ドキュメントについては docs-management スキルに 100% 委任する。
UNNC AIM チームのリポジトリおよびコード標準。リポジトリ命名（competition / aim- 学年 / reusable）、ブランチと Conventional Commits のルール、AI エージェントの git 動作（ユーザーが現在のタスクで明示的に求めない限り commit / push しない。明示的な許可なく書き込み効果のある gh コマンドを実行しない——gh の読み取りは制限なし。AI Co-Authored-By trailer を追加しない。コード変更タスクの最後に commit message を提案する）、ならびに Python（autopep8 / PEP 8）、C++（clang-format / clang-tidy）、TypeScript（Prettier + ESLint、pnpm）、Go（gofmt）、CMake、Markdown / YAML / JSON のフォーマット標準を、そのままコピーできる正規のルールファイルとともに扱う。リポジトリの作成や命名、ROS2 package.xml 名の検証、ブランチの作成、git commit message の作成、commit・push・gh 呼び出しが関わる可能性のあるタスク、競技用 workspace の構築（src/ 配下の git submodules）、Python、C++（.clang-format / setup.cfg / .clang-tidy）、TypeScript（Prettier / ESLint / pnpm）、Go（gofmt）のツール設定、CMakeLists.txt や Markdown / YAML / JSON ファイルの整形、チーム推奨の git 設定の適用を行うときに使用。
インストール済みのスキルをスキャンしてセキュリティリスクを検出し、プラットフォーム設定を監査する。使用タイミング：ユーザーがセキュリティスキャン、セキュリティ分析、スキル監査、OpenClaw ヘルスチェック、設定監査、セキュリティベースライン確認、インストール前チェック、安全性チェック、サプライチェーンセキュリティチェックを依頼したとき、または「このスキルは安全ですか」と尋ねたとき。トリガーフレーズ：「security scan」「安全扫描」「安全分析」「风险评估」「安全体检」「skill audit」「配置审计」「安全基线」「skill安全扫描」「检查skill风险」「这个skill安全吗」「安装前检查」「能不能装这个skill」。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。